步骤1：流程设计

1

工作空间

企业大数据相关部门的组织和关系调查

本示例不涉及

用于合理规划工作空间，降低空间相互依赖的复杂度

各组织部门之间对数据、资源的访问控制

本示例不涉及

涉及到用户的权限和资源权限控制

2

数据集成

有哪些数据源要迁移，数据源版本

CSV格式的数据，存储于OBS桶

-

每种数据源的数据全量数据规模

2，114 字节

-

每种数据源每天的增量数据规模

本示例不涉及

-

迁移目的端数据源种类以及版本

迁移到MRS Hive3.1

-

数据的迁移周期：天、小时、分钟还是实时迁移

天

-

数据源与目的数据源之间的网络带宽

100MB

-

数据源和集成工具之间的网络连通性描述

本示例不涉及

-

数据库类迁移，调研表的个数，最大表的规模

本示例不涉及，本示例需要从OBS文件迁移到数据库

了解数据库迁移的作业规模，了解最大表的迁移时间是否可接受

文件类迁移，文件的个数，有没有单文件超过TB级文件

本示例的CSV文件仅1个，未超过TB级

-

3

数据开发

是否需要作业编排调度？

是

-

编排调度会涉及哪些服务，例如MRS、DWS、CDM等？

本示例涉及DataArts Studio数据集成和数据质量、MRS Hive

了解作业的场景，用于进一步调查平台能力与客户场景匹配度

作业数量规模是多少？

本示例作业数量在20个以内

大致了解作业的规模，通常用算子数来描述，可通过表的数量估计

每日作业调度次数是多少？

没有特殊要求，次数不限

根据DataArts Studio各销售版本的调度限额，确定DataArts Studio的版本

数据开发人员的数量是多少？

1个

-

4

数据架构

数据现状，有哪些数据源，多少张表？

本示例的CSV文件仅1个

原始端分析， 了解数据来源与整体概况

业务需求，有哪些业务，有什么需求， 想要获得什么价值？

数据标准化、模型标准化，并灵活统计收入情况

目的端分析，了解数据治理以及数字化是为了什么

数据调研，数据概况，数据标准程度，行业标准概况？

本示例不涉及

过程端分析，了解数据治理过程需要做到的标准与质量的遵从

5

数据质量

有哪些需求，需要获得什么价值？

监控数据质量

支持更多数据源和更多规则的监控

作业数量规模是多少？

本示例仅1个

用户可手动创建几十个作业，也可以在数据架构中配置自动生成数据质量作业。如果调用数据质量监控的创建接口，则可创建超过100个质量作业

用户的使用场景？

对DWI层数据进行标准化清洗

一般在数据加工前后，对数据的质量通过六大维度的规则进行质量监控，当发现不符合规则的异常数据时向用户发送报警

6

数据目录

需要支持哪些数据源？

MRS Hive

-

数据资产的数量规模有多大？

本示例表在百级以内

最大可支持100w数据表的管理

元数据采集的调度频率是多少？

本示例不涉及

支持按照小时、天、周为周期运行采集任务

元数据采集的重要指标包括什么？

本示例不涉及

表名称、字段名称、责任人、描述信息、创建时间等

标签的使用场景是什么？

本示例不涉及

标签是相关性很强的关键字，帮助用户对资产进行分类和描述，方便用户进行查询

7

数据安全

需要对哪些数据源进行访问管理？

本示例不涉及

支持DLI、DWS和Hive等数据源

需要支持静态脱敏？

本示例不涉及

支持对DLI、DWS和Hive数据源数据进行静态脱敏

需要支持动态脱敏？

本示例不涉及

支持对DWS和Hive数据源数据进行动态脱敏

需要支持数据水印？

本示例不涉及

支持对Hive数据源数据进行数据水印嵌入

需要支持文件水印？

本示例不涉及

支持对结构化数据文件注入暗水印，支持对非结构化数据文件注入明水印

需要支持动态水印？

本示例不涉及

支持对Hive和Spark数据源数据配置动态水印策略

8

数据服务

需要开放哪些数据源数据？

本示例不涉及

支持DLI、DWS和MySQL等数据源

每日数据调用量是多少？

本示例不涉及

若取数逻辑复杂造成数据库响应时间较长，调用量会下降

每秒数据调用量峰值是多少？

本示例不涉及

根据不同规格和具体的取数逻辑有所增减

单次数据调用平均时延是多少？

本示例不涉及

数据库响应耗时与用户取数逻辑相关

是否需要数据访问记录？

本示例不涉及

-

数据访问方式，内网还是外网？

本示例不涉及

-

数据服务开发人员数量是多少？

本示例不涉及

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